LLM 4.1. Embedding Kavramına giriş, Word2Vec CBoW ve Skip-Gram
Büyük dil modelleri (LLM (Large Language Models)) için en kritik seviyelerden birisi olan Embedding (Gömme) kavramını anlamaya çalışıyoruz ayrıca bir örnek olarak : Word2Vec yaklaşımını detaylı inceliyor ve CBoW (Continous Bag of Words) ve Skip-Gram yaklaşımlarını inceliyoruz. Teorik bu dersin sonrasında uygulama kodu ile pratik yapacağımız video'da konuları pekiştireceğiz. Bundan önce izlenebilecek video serileri ve ana başlıklar aşağıdaki gibidir: 0. Yapay Zeka ve Felsefesine giriş : https://studio.youtube.com/playlist/P... 1. Üretken Yapay Zeka (GenAI) : https://studio.youtube.com/playlist/P... 2. Prompt Engineering : https://studio.youtube.com/playlist/P... 3. Metin İşleme (Text Processing) : https://studio.youtube.com/playlist/P... Bu oynatma serisindeki videolardan sonra 4. video serisi yani bu altında yorum yazdığımız 4.1. başlıyor. Bu sıra ile izlenmek zorunlu değil ama bir sıralama yapılırsa bu şekilde izlenmesinde fayda var. 4. Video serisinden başlayarak ilerlenebilecek videolar ise aşağıdaki oynatma listesinde sıralı olarak bulunuyor : • LLM (Large Language Models) Büyük Dil Mode...

LLM ne der? - Tolga Kurtuluş - Meetup 42

Word2Vec - Skipgram and CBOW

🚀 İnanılmaz Ücretsiz Uygulama! 🤯 RAG ile Llama 3.1 Modelini Nasıl Eğittim? 🧠💻

LLMs Are Databases - So Query Them

Using Large Language Models | Build Your Own LLM Workshop #1

Retrieval Augmented Generation'a Giriş

Ders 1: LLM ile İlgili Temel Terminoloji, Önemli Makaleler ve Siteler

Is SEO Dead? A New Profession: A New Era in Digital Marketing with GEO and AEO! (Must Watch)

Yapay Zeka Balonu Patlamak Üzere mi? LLM Duvara mı Çarptı?

LLM Daha da Güçleniyor! MCP Nedir? Ne İşe Yarar?

Doğal Dil İşlemede Devrim: Transformer Mimarisi - Türkçe Anlatım

See How a 453kg Giant Bluefin Tuna Is Flawlessly Carved in Seconds

Word2Vec : Natural Language Processing

MCP vs API: Simplifying AI Agent Integration with External Data

EVERYTHING WILL CHANGE! Artificial Intelligence Expert Prof. Dr. Şadi Evren Şeker Explained It All!

Two Ways to Train AI: RAG vs Fine-tuning (The Easiest Method!)

🔍 LLM Nedir? Nasıl Çalışır? | LLM Tarihçesi, Eğitimi ve Tamamlama Mantığına Giriş

How Does AI Work? | Part 1 - Diagram Introduction, Tokenizer, and Embedding
![How Rotary Position Embedding Supercharges Modern LLMs [RoPE]](https://i.ytimg.com/vi/SMBkImDWOyQ/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLB6gWS_ZRO-UhithwlfNKgGNDFVNQ)
How Rotary Position Embedding Supercharges Modern LLMs [RoPE]

